算法岗面经：求硬币连续2次抛出均为正面的期望次数

1．自我介绍＋项目介绍2．讲讲你对 transformer 的了解3．有哪些常用的解码策略， topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4. 意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7．你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8．做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10. deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12．说一下 vllm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13．对比学习了解吗，讲一下（比较突然，不知道为啥要问）14.code :实现rand5到rand7

做不完的测评 脑子都死掉了 一点开测评链接脑子的褶皱都被抚平了

1.面试平台：美团视频面试（leetcode模式）2.自我介绍3.手撕代码：143. 重排链表（非hot100）4.手撕代码：102. 二叉树的层序遍历（hot100）5.手撕代码：121. 买卖股票的最佳时机（hot100）6.介绍一下Transformer7.为什么要用LN，不用BN8.着重拷打一个项目9.反问互联网大厂 #算法

📍面试公司：上海人工智能实验室💻面试岗位：大模型工程师❓面试问题：上海人工智能实验室大模型工程师面经-一面1.直接写的代码题，非hot 100 难度中等，dfs可桥接版（还挺喜欢面试官的，跟我说题目的时候说了很久，解读题目的时候给了我思路）2.实习的项目3.internvl的发展路径4.q-former和mlp在对齐中的区别，有什么优劣（没有答的很好）5.internvl2.5和qwen2.5的区别，着重问了一下动态分辨率6. zero123的区别7. 7b模型需要多少显存运行（没答上来，以前针对性的学过还是忘了，之后更新在主页）🙌面试感想：good